时间序列分析中多尺度算法的深度剖析与创新应用.docx

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2025-08-19 发布于上海
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时间序列分析中多尺度算法的深度剖析与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度和规模不断涌现，时间序列数据作为一种重要的数据类型，广泛存在于金融、气象、医疗、工业生产等众多领域。时间序列分析旨在从随时间变化的数据中挖掘出有价值的信息，包括趋势、周期性、季节性以及异常模式等，进而实现对未来数据的准确预测和对系统行为的深入理解，在各个领域发挥着关键作用。

在金融领域，时间序列分析被广泛应用于股票价格预测、风险评估和投资组合管理。通过对历史股价数据的分析，投资者可以试图捕捉市场趋势，预测股价的未来走势，从而做出更明智的投资决策。准确的风险评估则依赖于对金融时